Szkolenie jest poświęcone poprawie efektywności audytu dzięki wykorzystaniu metod statystycznych.

Główny nacisk położony jest na przedstawienie praktycznego podejścia do poprawy efektywności audytu poprzez warsztaty prowadzone w MsExcel.

W trakcie warsztatów nauczysz się, jak zoptymalizować przebieg audytów: poprawić ich efektywność, skrócić czas trwania oraz zoptymalizować zakres.

Szkolenie pokazuje, w jaki sposób wybrać reprezentatywną i właściwą próbę dla audytowanego procesu, jak najlepiej wybrać przypadki szczególne do poddania audytowi, czy odpowiednio uwzględnić sezonowość w danych.

Szkolenie podzielone jest na części prezentacyjne oraz warsztaty.


Czego się nauczysz?

  • Po szkoleniu będziesz w stanie samodzielnie przeprowadzić analizy statystyczne na potrzeby audytu,
  • Poznasz metody doboru próby do zadania audytowego,
  • Będziesz w stanie zoptymalizować czas trwania audytu i jego zakres,
  • Będziesz w stanie ocenić, czy próba wybrana do audytu jest reprezentatywna, co pozwoli skrócić czas trwania audytu i zminimalizować ewentualne błędy w wyborze odpowiedniej próby,
  • Będziesz wiedzieć, które obszary należy w pierwszej kolejności objąć audytem. Będziesz w stanie zidentyfikować nietypowe przypadki (obserwacje odstające, outliers), które potem obejmiesz audytem.
  • Nauczysz się stosować regresję liniową do analizy nietypowych przypadków (outliers).
  • Będziesz umieć zidentyfikować zależności między celem audytu a predyktorami oraz nauczysz się, jak radzić sobie w przypadku, gdy analiza regresji liniowej nie wystarczy (opóźnienia predyktorów, podpopulacje — analiza skupień, sezonowość danych).
  • Będziesz umieć przeprowadzić audyt efektywniej niż dotychczas (mniejszym kosztem — oszczędność czasu i zasobów).
  • Dzięki temu będziesz w stanie skrócić czas trwania audytu i zoptymalizować jego zakres.


Dla kogo jest to szkolenie?

Pracownicy departamentu audytu wewnętrznego oraz wszyscy zainteresowani poznaniem metod statystycznych stosowanych w procesie audytu.


Skrót programu szkolenia

  • Proces audytu — wprowadzenie
  • Metody doboru próby do audytu
  • Reprezentatywność próby (czyli jak sprawdzić, czy wybrana do badania próba jest adekwatna do procesu objętego audytem)
  • Regresja liniowa jednej zmiennej (metody statystyczne służące do analizy zależności, w celu optymalizacji czasu trwania audytu)
  • Przedziały akceptowalnych odchyleń (czyli jakie obszary warto objąć audytem)
  • Regresja wielu zmiennych (metody statystyczne do analizy zależności, w celu optymalizacji czasu trwania audytu)
  • Opóźnienia czasowe (analiza zależności w przypadku procesów o opóźnionym wpływie, np. proces kalkulacji odpisów z tytułu utraty wartości)
  • Sezonowość danych (metody statystyczne do analizy zależności, w celu optymalizacji czasu trwania audytu w przypadku procesów okresowych)
  • Analiza skupień (cluster analysis) (metody statystyczne do analizy zależności, w celu optymalizacji czasu trwania audytu w przypadku, gdy badany proces składa się z kilku podprocesów)


WordPress database error: [You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'ORDER BY sortorder' at line 1]
SELECT * FROM wp_ngg_pictures WHERE galleryid = ORDER BY sortorder

Program szkolenia

  1. Proces audytu — wprowadzenie

  2. Metody doboru próby do audytu

  3. Reprezentatywność próby — jak sprawdzić, czy wybrana do badania próba jest adekwatna do procesu objętego audytem

  4. Regresja liniowa — MNK (warsztaty z Excel) — metody statystyczne służące do analizy zależności, w celu optymalizacji czasu trwania audytu
    • Idea MNK
    • Założenia MNK
    • Dopasowanie modelu do danych
    • Interpretacja oszacowań
    • Regresja w Excel
    • Funkcje trendu
    • Outliers (obserwacje odstające)
  5. Przedziały ufności — progi akceptowalnych odchyleń (warsztaty z Excel) — jakie obszary warto objąć audytem
    • Definicja
    • Reguła 3 sigm
    • Błąd pierwszego i drugiego rodzaju
    • Ogony rozkładu
    • Wyznaczanie progów
    • Benchmarki
  6. Regresja wielu zmiennych objaśniających (warsztaty z Excel) — metody statystyczne do analizy zależności, w celu optymalizacji czasu trwania audytu
    • Analiza korelacji
    • Dobór zmiennych do modelu
    • Korelacja a przyczynowość
    • Ujemna korelacja
    • Pozorna zależność
  7. Opóźnienia czasowe — analiza zależności w przypadku procesów o opóźnionym wpływie, np. proces kalkulacji odpisów z tytułu utraty wartości

  8. Sezonowość danych — metody statystyczne do analizy zależności, w celu optymalizacji czasu trwania audytu w przypadku procesów okresowych

  9. Analiza skupień (cluster analysis) — metody statystyczne do analizy zależności, w celu optymalizacji czasu trwania audytu w przypadku, gdy badany proces składa się z kilku podprocesów

Spróbuj ponownie